一、张氏标定的过程： 1. 打印一张棋盘格，把它贴在一个平面上，作为标定物。 2. 通过调整标定物或摄像机的方向，为标定物拍摄一些不同方向的照片
所谓手眼系统，就是人眼镜看到一个东西的时候要让手去抓取，就需要大脑知道眼镜和手的坐标关系。如果把大脑比作B，把眼睛比作A，把手比作C,如果A和B的关系知道，B和C的关系知道，那么C和A的关系就知道了，也就是手和眼的坐标关系也就知道了。 相机知道的是像素坐标，机械手是空间坐标系，所以手眼标定就是得到像素坐标系和空间机械手坐标系的坐标转化关系。 在实际控制中，相机检测到目标在图像
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2022-10-18 09:55:22
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基于OpenCV-Python的机器人手眼标定和重投影（九点标定法） 文章目录基于OpenCV-Python的机器人手眼标定和重投影（九点标定法）前言：实验流程：实验流程如下：标定实验的主要环境配置和使用到的工具有：代码：计算转换矩阵m重投影误差计算：重投影误差-训练样本数测试：总结： 前言：这一篇，就是记录一下，如何标定，以及计算标定参数和重投影精度。 我好像没有在中文社区，搜到“九点标定”和“
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2024-06-05 21:02:37
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目录棋盘格标定Matlab相机工具包计算相机内参：详情参考链接OpenCV函数调用：实心圆点标定相机标定标定结果-重投影误差完整代码展示在相机内参标定中，采用二维靶标标定主要分为两种方式：棋盘格标定、实心圆点标定。注意棋盘格和实心圆点在标定过程中注意保持清晰，且与水平（竖直）成一定角度15-30°，实验所得，仅供参考。棋盘格标定棋盘格标定相机内参主要采用两种方法：Matlab的相机工具包、Open
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2024-02-23 13:11:19
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所谓手眼系统，就是人眼镜看到一个东西的时候要让手去抓取，就需要大脑知道眼镜和手的坐标关系。如果把大脑比作B，把眼睛比作A，把手比作C,如果A和B的关系知道，B和C的关系知道，那么C和A的关系就知道了，也就是手和眼的坐标关系也就知道了。 相机知道的是像素坐标，机械手是空间坐标系，所以手眼标定就是得到像素坐标系和空间机械手坐标系的坐标转化关系。 在实际控制中，相机检测到目标在图像中
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2022-10-05 10:00:11
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一、 概述 计算机视觉的基本任务之一是从摄像机获取的图像信息出发计算三维空间中物 体的几何信息，并由此重建和识别物体，而空间物体表面某点的三维几何位置与其 在图像中对应点之间的相互关系是由摄像机成像的几何模型决定的，这些几何模型 参数就是摄像机参数。在大多数条件下，这些参数必须通过实验与计算才能得到， 这个过程被称为摄像机定标(或称为标定)。标定过程就是确定摄像机的几何和光学 参数，摄像机相对于
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2024-08-25 21:55:18
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旷视MegMaster机器人系列是旷视自主研发的一系列AI智能机器人硬件设备，基于旷视全球领先的人工智能算法及机器人技术，可实现搬运、分拣、托举、存储等功能，被广泛应用于物流仓储、工厂制造等场景。旷视SLAM组主要负责多传感器建图、定位、标定等工作，在开发过程中总结了一些理论和实践方面的经验教训，在此分享出来，希望能够与大家一起探讨，为机器人行业贡献自己的绵薄之力。
近期
第1章 绪 论1.1 本论文的背景和意义机器视觉和视觉检测是目前计算机图像学的研究热点,在工业上的许多领域得到了广泛的应用,计算机视觉不但可以代替很多人工工作,提高生产自动化水平,提高检测精度,更是很多常规检测方法无法实现时的有效解决途径。而计算机视觉系统的设计通常是从摄像机获取的图像出发,对图像中的目标进行检测和测量,以获得它们的客观信息从而建立对图像和目标的描述。如何从摄
写在前面由于涉及到公司的一些内容，本文仅做方法和思路记录，请见谅。用途9点法标定是工业上使用广泛的二维手眼标定，所谓二维，即工作平面限制在一个平面上，常用于从固定平面抓取对象进行装配等操作，这种应用场景可以满足大多数的工业应用场景。使用过程和一般的手眼标定一样的是，9点法标定也分eye_in_hand和eye_to_hand两种，标定的结果分别是相机坐标系与工具坐标系的转换矩阵（4*4），以及相机
对于初学者而言，对相机的标定经常模糊不清。不知道机器坐标与相机坐标如何转换，两个坐标系又是如何建立？ 我们通常是利用张氏标定法，针对于相机的畸变进行标定，利用校正得到的参数对图形进行处理后再呈现出来。这个方法网上用的人很多，资料也较为全面。这里就不做说明了。本文主要是针对机械手的手眼标定，一般而言目前相机的畸变较小，精度也较为准确，使用该方法进行标定也能得到较好的效果。 首先，对于九点标定而言。我
在工业领域常常会遇到将相机安装在机器手中，由相机快速引导机器手进行工作的方式。其中9点标定的作用是将图像的坐标转化为机器手的坐标。 不同标定文件的区别：不同标定的区别在于：图像坐标系与机器人坐标系是否匹配，单像素精度是否匹配。影响单像素精度是，相机与被测物体的高度差，如果相机与被测物体的高度差不变时，则可以不改变标定文件。 9点标定的作用意义： 标定视野范围，标定视野范围应大于相机视野的2/3以上
二、平面标定（Homography变换）1、定义单应性(homography)变换用来描述物体在两个平面之间的转换关系，是对应齐次坐标下的线性变换，可以通过矩阵表示：
2、计算推导带入数据（x,y）为图片上的点位置：
因为是齐次坐标系，方程左右同时除h9
将矩阵展开得到：
将下面的矩阵用已知的观测值代替：
根据齐次
一、背景Calibration是机器人开发者永远的痛。虽然说方法说起来几十年前就有，但每一个要用摄像头
原创
2023-05-21 09:35:30
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对于初学者而言，对相机的标定经常模糊不清。不知道机器坐标与相机坐标如何转换，两个坐标系又是如何建立？ 我们通常是利用张氏标定法，针对于相机的畸变进行标定，利用校正得到的参数对图形进行处理后再呈现出来。这个方法网上用的人很多，资料也较为全面。这里就不做说明了。本文主要是针对机械手的手眼标定，一般而言目 ...
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2021-07-23 14:34:00
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OpenCV中常用的角点检测为Harris角点和ShiTomasi角点。以OpenCV源代码文件 .\opencv\sources\samples\cpp\tutorial_code\TrackingMotion\cornerDetector_Demo.cpp为例，主要分析其中的这两种角点检测源代码。角点检测数学原理请参考我之前转载的一篇博客 ，分析的很详细，不再赘述。本文主要分析其源代
相机标定步骤输入一系列三维点和它们对应的二维图像点。1、在黑白相间的棋盘格上，二维图像点很容易通过角点检测找到。2、而对于真实世界中的三维点呢？由于我们采集中，是将相机放在一个地方，而将棋盘格定标板进行移动变换不同的位置，然后对其进行拍摄。所以我们需要知道(X,Y,Z)的值。但是简单来说，我们定义棋盘格所在平面为XY平面，即Z=0。对于定标板来说，我们可以知道棋盘格的方块尺寸，例如30mm，这样我
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2024-04-16 13:37:29
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1. 原理Nister的论文主要是奇奇怪怪的符号比较多，比较容易理解错。翻了下之前看的时候的笔记，分享出来，看看会不会有帮助。 阅读本文前，你需要有基本的矩阵，数值和多视几何的知识。 首先，你得构造约束。这个大家都知道 essential matrix的定义决定了如果你把E的9个成员变量完全展开，就会得到一个线性方程。每有一个匹配点，你就可以得到一个线性方程，现在你用的是5点法
一、角点检测的相关概念二、Harris角点检测——cornerHarris()参考网址: #include "opencv2/opencv.hpp"
#include<iostream>
using namespace std;
using namespace cv;
void main()
{
Mat img = imread("E://3.jp
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2024-06-24 12:55:24
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一、张正友标定算法实现流程1.1 准备棋盘格备注：棋盘格黑白间距已知，可采用打印纸或者购买黑白棋盘标定板（精度要求高）1.2 针对棋盘格拍摄若干张图片 此处分两种情况 （1）标定畸变系数和相机内参，拍摄照片需要包含完整棋盘，同时需要不同距离，不同方位，同时需要有棋盘不同倾斜角度。 （2）标定畸变系数，相机内参和相机外参，
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2024-04-27 10:46:29
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一、可迭代对象、迭代器对象和生成器 像list, tuple等这些序列是可以使用for...in ...语句来进行遍历输出的。这是为什么呢？这就需要知道可迭代对象(Iterable)、迭代器对象(Iterator)和生成器对象(Generator)了。 1.什么可迭代对象？ 把可以通过for...in...这类语句迭代读取一条数据供我们使用的对象。 2. 可迭代对象的本质？ 可迭
